人臉識別
人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部識別的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
2021年3月15日，有部分企業因違規使用人臉識別技術被央視315晚會點名。
?基本介紹 編輯本段
人臉識別，通過人的臉部特征信息進行身份識別。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。
廣義的人臉識別實際包括構建人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等；而狹義的人臉識別特指通過人臉進行身份確認或者身份查找的技術或系統。
身份識別 編輯本段
視頻監控正在快速普及，眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態下的快速身份識別技術，以求遠距離快速確認人員身份，實現智能預警。人臉識別技術無疑是最佳的選擇，采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉，并與人臉數據庫進行實時比對，從而實現快速身份識別。但近距離人臉識別技術對用戶的種種限制使得其在視頻監控中難以使用。面向視頻監控的遠距離人臉識別技術在強勁的需求帶動下應運而生。
由于視頻監控攝像機距離目標較遠且用戶處于非配合的運動狀態，使得采集質量好的人臉圖像比較困難，極易產生運動模糊，所采集圖像的質量遠低于近距離配合狀態下獲取的人臉圖像；同時由于用戶處于非配合的運動狀態，活動更自由，側臉和背對攝像機的概率大大增加，這就給人臉檢測、人臉跟蹤、人臉對比識別帶來相當大的困難；此外。監控場景中通常會有多人同時出現，身體容易相互遮擋，給身份關聯帶來一定的困難，且系統還需要對每一個人保持跟蹤識別，這一系列因素導致面向視頻監控的遠距離人臉識別難度非常大。
經過長期持續的研究探索，在視頻監控人臉識別技術上取得重大階段性進展，使得把人臉識別技術應用在視頻監控上成為可能。相對于近紅外人臉識別技術，可見光人臉識別會受到光線變化的影響和照片視頻的攻擊，但另一方因其可以很方便的與現有各種普通監控攝像頭聯系，不需要專用的紅外攝像頭，所以在與傳統監控相結合，乃至升級都比較方便。但其自身局限性也決定了其識別準確率遠不及近紅外技術，所以建議開發者使用在輔助人工之場合，例如人臉監控，VIP通道等。
技術流程 編輯本段
人臉識別系統主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。
人臉圖像預處理
人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。
人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
人臉圖像匹配與識別
人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。
應用前景 編輯本段
生物識別技術已廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。例如，一位儲戶走進了銀行，他既沒帶銀行卡，也沒有回憶密碼就徑直提款，當他在提款機上提款時，一臺攝像機對該用戶的眼睛掃描，然后迅速而準確地完成了用戶身份鑒定，辦理完業務。這是美國德克薩斯州聯合銀行的一個營業部中發生的一個真實的鏡頭。而該營業部所使用的正是現代生物識別技術中的“虹膜識別系統”。此外，美國“9.11”事件后，反恐怖活動已成為各國政府的共識，加強機場的安全防務十分重要。美國維薩格公司的臉像識別技術在美國的兩家機場大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。
當前社會上頻繁出現的入室偷盜、搶劫、傷人等案件的不斷發生，鑒于此種原因，防盜門開始走進千家萬戶，給家庭帶來安寧；然而，隨著社會的發展，技術的進步，生活節奏的加速，消費水平的提高，人們對于家居的期望也越來越高，對便捷的要求也越來越迫切，基于傳統的純粹機械設計的防盜門，除了堅固耐用外，很難快速滿足這些新興的需求：便捷，開門記錄等功能。人臉識別技術已經得到廣泛的認同，但其應用門檻仍然很高：技術門檻高（開發周期長），經濟門檻高（價格高）。
人臉識別產品已廣泛應用于金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。
1、企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等。
2、電子護照及身份證。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規劃和實施。
3、公安、司法和刑偵。如利用人臉識別系統和網絡，在全國范圍內搜捕逃犯。
4、自助服務。
5、信息安全。使用生物特征，可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一，從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。
主要應用 編輯本段
數碼相機
人臉自動對焦和笑臉快門技術：首先是面部捕捉。它根據人的頭部的部位進行判定，首先確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫的比對，確認是人面部，完成面部捕捉。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。笑臉快門技術就是在人臉識別的基礎上，完成了面部捕捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。以上所有的捕捉和比較都是在對比特征庫的情況下完成的，所以特征庫是基礎，里面有各種典型的面部和笑臉特征數據。
門禁系統
受安全保護的地區可以通過人臉識別辨識試圖進入者的身份。人臉識別系統可用于企業、住宅安全和管理。如人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門等。
人臉識別門禁是基于先進的人臉識別技術，結合成熟的ID卡和指紋識別技術而推出的安全實用的門禁產品。產品采用分體式設計，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內外分離，實用性高、安全可靠。系統采用網絡信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可廣泛應用于銀行、軍隊、公檢法、智能樓宇等重點區域的門禁安全控制。
身份辨識
如電子護照及身份證。這或許是未來規模應用。在國際民航組織已確定，從 2010年 4月 1日起，其 118個成員國家和地區，必須使用機讀護照，人臉識別技術是首推識別模式，該規定已經成為國際標準。美國已經要求和它有出入免簽證協議的國家在2006年10月 26日之前必須使用結合了人臉指紋等生物特征的電子護照系統，到 2006年底已經有 50多個國家實現了這樣的系統。美國運輸安全署（ Transportation Security Administration）計劃在全美推廣一項基于生物特征的國內通用旅行證件。歐洲很多國家也在計劃或者正在實施類似的計劃，用包含生物特征的證件對旅客進行識別和管理。中國的電子護照計劃公安部一所正在加緊規劃和實施。
可在機場、體育場、超級市場等公共場所對人群進行監視，例如在機場安裝監視系統以防止恐怖分子登機。如銀行的自動提款機，用戶卡片和密碼被盜，就會被他人冒取現金。同時應用人臉識別就會避免這種情況的發生。通過查詢目標人像數據尋找數據庫中是否存在重點人口基本信息。例如在機場或車站安裝系統以抓捕在逃案犯。
網絡應用
利用人臉識別輔助信用卡網絡支付，以防止非信用卡的擁有者使用信用卡等。如計算機登錄、電子政務和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成，電子政務中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現。如果密碼被盜，就無法保證安全。如果使用生物特征，就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一。從而大大增加電子商務和電子政務系統的可靠性。
娛樂應用
隨著移動互聯網的崛起，一些人臉識別技術的開發者將該項技術應用到娛樂領域中，如應用開心明星臉等，根據人臉的輪廓，膚色，紋理，質地，色彩，光照等特征來計算照片中主人公與明星的相似度。
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